对于数据框,在它之前:
+----+----+----+
| ID|TYPE|CODE|
+----+----+----+
| 1| B| X1|
|null|null|null|
|null| B| X1|
+----+----+----+
在我希望它之后:
+----+----+----+
| ID|TYPE|CODE|
+----+----+----+
| 1| B| X1|
|null| B| X1|
+----+----+----+
我更喜欢一种通用的方法,以便它可以在df.columns很长时间内应用.谢谢!
假设我们有一个名为df. 我知道有一种使用df.dtypes. 但是我更喜欢类似的东西
type(123) == int # note here the int is not a string
我想知道是否有类似的东西：
type(df.select(<column_name>).collect()[0][1]) == IntegerType
基本上我想知道如何直接IntegerType, StringType从dataframe中获取类的对象然后进行判断。
谢谢！
我正在学习 C++11 线程并尝试编写一个更改共享内存的线程。我分别用了std::ref和std::move。我使用以下命令运行代码g++ eg3.cpp -std=c++11 -pthread：但我发现std::move在我的 mac 上不起作用。我收到这样的错误：
In file included from eg3.cpp:1: /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Toolchains/XcodeDefault.xctoolchain/usr/bin/../include/c++/v1/thread:337:5: error:
attempt to use a deleted function
__invoke(_VSTD::move(_VSTD::get<0>(__t)), _VSTD::move(_VSTD::get<_Indices>(__t))...);
^
...
我的代码如下：
#include<thread>
#include<iostream>
#include<mutex>
#include<condition_variable>
#include<string>
#include<functional>
#include<utility>
using namespace std;
int main(){
string s = "Hello!";
cout << "Main before: " << s << endl;
// thread t([](string& s){cout << s << endl; s = "Ni hao!";}, ref(s)); //// This works!
// thread t([](string& s){cout << …假设我有
+----+---+
| v1| v2|
+----+---+
|-1.0| 0|
| 0.0| 1|
| 1.0| 2|
|-2.0| 3|
+----+---+
我想获得列的最大绝对值v1，这是2.0。谢谢！
据我所知,pyspark提供PCA API,如:
from pyspark.ml.feature import PCA
pca = PCA(k=3, inputCol="features", outputCol="pcaFeatures")
model = pca.fit(data_frame)
但实际上,我发现解释的方差比被更广泛地使用.例如,在sklearn中:
from sklearn.decomposition import PCA
pca_fitter = PCA(n_components=0.85)
有谁知道如何在pyspark中实现解释的方差比？谢谢!